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8倍速边缘AI 识别自驾高速影像也没问题

8倍速边缘AI 识别自驾高速影像也没问题

NEC影像分析AI因连续获得人脸识别世界最佳评价而知名,现在该厂又提出更精进的渐进式物体影像识别,让硬件资源较低的边缘运算AI,在进行高精度大量目标影像处理与识别的时候,速度能提高8倍,预定2022会计年度(2022/4~2023/3)上市。

现在NEC已有高精度物体识别的AI产品,只要有高效能GPU服务器,在不需要实时处理的状况下,已能满足业者需求。然而诸如车站出入口人脸识别、闹区的路口车牌识别、自动驾驶车辆的环境识别等需要实时处理的状况,仍有困难。

根据NEC的AI研发负责人员表示,现在可用的服务器电力需求约300W,但边缘运算模块能获得的电力远低於此,10~20W已经是极限,可能的话甚至越低越好,这样才能靠太阳能电池与小型蓄电池提供24小时不间断监视作业。

在自动驾驶领域,半导体厂与汽车业者已开始合作研发高效能低耗电低散热新芯片,提供边缘运算AI更多选择,但还要一段时间才有成果,NEC则选择从软件方面着手,挖掘AI芯片与AI模块的潜力,不仅能用既有低效能设备达到高精度需求,未来高效能芯片也能应用。

据NEC负责人员表示,渐进式物体识别AI是多阶段影像处理AI,先以高速物体识别AI进行低精度目标识别与分类,然後再对分类出的影像应用高精度物体识别AI,不用进行全景高精度识别,因此在特定用途中,能大幅提高处理速度。

以交通车流管制的车牌识别为例,既有高精度物体识别AI的处理法,是同时识别高分辨率影像中每辆车的车牌号码,渐进式物体识别AI则是先从低分辨率影像中挑出汽车与非汽车,然後只处理汽车的高分辨率影像,识别车牌号码。

这种方式只适合用在特定目标识别,而且低分辨率第一阶段与高分辨率第二阶段切换需要工夫,但该厂研究中已有处理速度增为8倍的纪录,目前已接近实用阶段。


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